La migliore cassetta degli attrezzi MATLAB che implementa Support Vector Regressione? [chiuso]

Question

In questo l'articolo di Wikipedia su SVM ci sono una serie di collegamenti a diverse implementazioni di Cassette degli strumenti MATLAB per macchine vettoriali di supporto. Qualcuno potrebbe suggerire quale di questi è il migliore in termini di velocità, facilità d'uso, ecc.?

Answer 1

Ho usato libSVM . È abbastanza veloce e facile e offre anche alcuni strumenti utili. Ci sono alcuni esempi in uso qui . L'altra cosa bella è che ci sono implementazioni anche in C ++ e Java, quindi se ti trovi a dover sviluppare al di fuori di Matlab (per trasformare un prototipo in qualcosa di veloce, ad esempio), avrai un'interfaccia familiare con cui lavorare.

Answer 2

Senza dubbio quello di Cawley è il migliore.

http://theoval.sys.uea.ac.uk/svm/ toolbox /

Answer 3

Puoi sempre utilizzare l'implementazione di SVM di MathWorks in Bioinformatics Toolbox con le funzioni: svmtrain e svmclassify , che come al solito hanno un'ottima documentazione

Answer 4

Questo non risponde direttamente alla tua domanda, ma se vuoi velocizzare uno script M guarda nella toolbox matlab incorporata e le funzioni MEX. Fondamentalmente, puoi usare questi strumenti per compilare i tuoi script M, l'ho fatto e ottengo un ordine di grandezza minimo in termini di prestazioni. Le persone del MW affermano che puoi ottenere un miglioramento di 100 volte.